R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Inovação (Online) |
Texto Completo: | https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/8648900 |
Resumo: | Previous empirical results on the determinants of R&D intensity have indirectly suggested the relevance of unobserved R&D-related capabilities. Cohen and Klepper (1992) have developed a probabilistic model that is able to conform with well known stylized facts on the R&D intensity distribution such as clustering around zero, unimodality and positive skewness and generates well defined predictions about the correlation between the different distribution moments (mean, variance, coefficient of variation and skewness). The evidence for 3-digits sectors of the manufacturing industry in São Paulo is to a great extent consistent with the referred theoretical model. |
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R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional RegularitiesR&D Intensity in the Brazilian Industry: some distributional regularitiesR&D IntensityDistributionC16L60O32Intensidade de pesquisa e desenvolvimento. Distribuição.C16L60O32Previous empirical results on the determinants of R&D intensity have indirectly suggested the relevance of unobserved R&D-related capabilities. Cohen and Klepper (1992) have developed a probabilistic model that is able to conform with well known stylized facts on the R&D intensity distribution such as clustering around zero, unimodality and positive skewness and generates well defined predictions about the correlation between the different distribution moments (mean, variance, coefficient of variation and skewness). The evidence for 3-digits sectors of the manufacturing industry in São Paulo is to a great extent consistent with the referred theoretical model.Resultados empíricos anteriores sobre os determinantes da intensidade em P&D têm sugerido indiretamente a relevância de competências não observadas relacionadas a P&D. Cohen e Klepper (1992) desenvolveram um modelo probabilístico que é capaz de ser consistente com fatos estilizados bem conhecidos acerca da distribuição de P&D tais como agrupamento em torno de zero, unimodalidade e assimetria positiva e gera previsões bem definidas sobre a correlação entre os diferentes momentos da distribuição (média, variância, coeficiente de variação e assimetria). A evidência para setores a 3-dígitos da indústria de transformação em São Paulo é em grande parte consistente com o referido modelo teórico.Universidade Estadual de Campinas2009-08-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPesquisa empíricaapplication/pdfhttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/864890010.20396/rbi.v3i2.8648900Revista Brasileira de Inovação; Vol. 3 No. 2 (2004): jul./dez.; 309-321Revista Brasileira de Inovação; Vol. 3 Núm. 2 (2004): jul./dez.; 309-321Revista Brasileira de Inovação; v. 3 n. 2 (2004): jul./dez.; 309-3212178-2822reponame:Revista Brasileira de Inovação (Online)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPenghttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/8648900/15446Copyright (c) 2018 Revista Brasileira de Inovaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessFaçanha, Luís OtávioResende, Marcelo2017-05-10T11:21:03Zoai:ojs.periodicos.sbu.unicamp.br:article/8648900Revistahttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbiPUBhttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/oai||rbi@ige.unicamp.br2178-28221677-2504opendoar:2017-05-10T11:21:03Revista Brasileira de Inovação (Online) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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